阿里云rds并发性能解读-大分区表高并发性能提升100倍?
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阿里云rds并发性能解读-大分区表高并发性能提升100倍?

2020-10-19 11:15| 发布者: xtyly| 查看: 76| 评论: 0
摘要: 阿里云某客户发现自己使用读写分离实例,master的cpu特别高,而读写分离中承担读流量的slave节点却相对空闲。用户CPU打满后,访问到主节点的的线上服务受到了较大影响。关于阿里云RDS请参考云数据库RDS详情链接。Red ...
阿里云某客户发现自己使用读写分离实例,master的cpu特别高,而读写分离中承担读流量的slave节点却相对空闲。用户CPU打满后,访问到主节点的的线上服务受到了较大影响。关于阿里云RDS请参考云数据库RDS详情链接

Redis读写分离实例的原理是:key统一写入到master,然后通过主从复制同步到slave,用户的请求通过proxy做判断,如果是写请求,转发到master;如果是读请求,分散转发到slave,这种架构适合读请求数量远大于写请求数量的业务,读写分离架构示意图如下所示。

阿里云Redis读写分离版读写命令转发示例

bitfield命令

经过和客户沟通查看后,客户使用了大量的bitfield做读取,首先介绍一下这个命令的用法和场景,bitfield 是针对bitmap数据类型操作的命令,bitmap通常被用来在极小空间消耗下通过位的运算(AND/OR/XOR/NOT)实现对状态的判断,常见的使用场景例如:

  • 通过bitmap来记录用户每天应用登录状态,即如果$ID用户登录,就SETBIT logins:20200404 $ID 1,表示用户$ID在20200404这一天登录了,通过BITCOUNT logins:20200404可以得到这一天所有登录过的用户数量;通过对两天的记录求AND,可以判断哪个用户连续两天登录了,即BITOP AND logins:20200404-05 logins:20200404 logins:20200404。
  • 判断用户是否阅读了共同的文章,观看了共同的视频等。
  • 前一阵子,答题领奖活动非常火爆,“答对12道题的同学有机会瓜分奖池”,这种如果使用bitmap来实现,就非常容易判断出用户是否全部答对。

一个使用Redis BITMAP设计的答题游戏系统

答题系统设计如:

  • 每个用户每轮答题,设置一个key,比如user1在第一轮答题的key是 round:1:user1
  • 每答对一道题,设置相关的bit为1,比如user1答对了第5题,那么就设置第5个bit为1就可以了,如: SETBIT round:1:user1 5 1 ;如果用户1在第一轮答对了第9题,那么就把第9个bit设置为1,SETBIT round:1:user1 9 1;值得注意的是,bitfield默认bit都是0,答错可以不设置
  • 计算用户总共答对了几道题,就可以使用 BITCOUNT 命令统计1的bit个数。如user1答对了3道题,user2在第一轮全部答对,那么user2就有机会参与答题(第1轮)的后续玩法

可见,Redis的bitmap接口可以用非常高的存储效率和计算加速效果。回到bitfiled命令,它的语法如下所示:

  1. BITFIELD key
  2. [GET type offset] // 获取指定位的值
  3. [SET type offset value] // 设置指定位的值
  4. [INCRBY type offset increment] // 增加指定位的值
  5. [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL] // 控制INCR的界限

读写分离实例处理bitfield的问题

从上文可知,bitfield的子命令中,GET命令是读属性,SET/INCRBY命令为写属性,因此Redis将其归类为写属性,从而只能被转发到master实例,如下图所示为bitfield的路由情况。

这就是为什么客户使用了读写分离版,而只有master节点cpu使用高,其余slave节点却没有收到这个命令的打散的原因。

解决方案

  • 方案一:改造Redis内核,将bitfield命令属性标记为读属性,但是当其包含SET/INCRBY等写属性的子命令时候,仍旧将其同步到slave等。此方案优点是外部组件(proxy和客户端)不需要做修改,缺点是需要对bitfiled命令做特殊处理,破坏引擎命令统一处理的一致性。
  • 方案二:增加bitfield_ro命令,类似于georadius_ro命令,用来只支持get选项,从而作为读属性,这样就避免了slave无法读取的问题。此方案优点是方案清晰可靠,缺点是需要proxy和客户端做适配才能使用。

经过讨论,最终采取了方案二,因为这个方案更优雅,也更标准化。

添加bitfield_ro

  1. {"bitfield_ro",bitfieldroCommand,-2,
  2. "read-only fast @bitmap",
  3. 0,NULL,1,1,1,0,0,0},

完成之后,下图是在slave上执行bitfield_ro命令,可以看到被正确执行。

  1. tair-redis > SLAVEOF 127.0.0.1 6379
  2. OK
  3. tair-redis > set k v
  4. (error) READONLY You can't write against a read only replica.
  5. tair-redis > BITFIELD mykey GET u4 0
  6. (error) READONLY You can't write against a read only replica.
  7. tair-redis > BITFIELD_RO mykey GET u4 0
  8. 1) (integer) 0

Proxy转发

为了保持用户不做代码修改,我们在proxy上对bitfiled命令做了兼容,即如果用户的bitfield命令只有get选项,proxy会将此命令转换为bitfield_ro分散转发到后端多个节点上,从而实现加速,用户不用做任何改造即可完成加速,如下图所示。

添加BITFIELD_RO命令后处理BITFIELD逻辑流程


贡献社区

我们将自己的修改回馈给了社区,并且被Redis官方接受

值得一提的是,阿里云在国内是最大的Redis社区contributer,如在新发布的Redis-6.0rc中,阿里云的贡献排第三,仅次于作者和Redis vendor(Redis Labs)。阿里云仍旧在不断的回馈和贡献社区。

阿里云Redis通过增加bitfield_ro命令,解决了官方bitfield get命令无法在slave上加速执行的问题。

除过bitfield命令,阿里云Redis也同时对georadius命令做了兼容转换,即在读写分离实例上,如果georadius/georadiusbymember命令没有store/storedist选项,将会被自动判断为读命令转发到slave加速执行。

我们思考读写分离版的场景,为什么用户需要读写分离呢?为什么不是用集群版呢?我们做一下简单对比,比如设置社区版的服务能力为K,那么表的对比如下(我们只添加了增强版Tair的主备做对比,集群版可以直接乘以分片数):

方式Redis社区版集群Redis社区版读写分离Redis(Tair增强版)主备
写(key均匀情况)K*分片数KK*3
读(key均匀情况)K*分片数K*只读节点数K*3
写(单key或热key)K(最坏情况)KK*3
读(单key或热key)K(最坏情况)K*只读节点数K*3

表1. Redis社区版(集群/读写分离)和增强版(主备)简单场景对比

可见,其实读写分离版属于对单个key和热key的读能力的扩展的一种方法,比较适合中小用户有大key的情况,它无法解决用户的突发写的瓶颈,比如在这个场景下,如果用户的bitfield命令是写请求(子命令中带有INCRBY和SET),就会遇到无法解决的性能问题。

从表的对比看,这种情况下,用户如果能把key拆散,或者把大key拆成很多小key,就可以使用集群版获得良好的线性加速能力。大key带来的问题包含但不仅限于:

  • 大key会造成数据倾斜,使得Redis的容量和服务能力不能线性扩展
  • 大key意味着大概率这个key是热点
  • 一旦不小心针对大key有range类的操作,会出现慢查询,还容易打爆带宽

这也是Tair增强版在阿里集团内各个应用建议的:“避免设计出大key和慢查,能避免90%以上的Redis问题”。

但是在实际使用中,用户仍旧不可避免的遇到热点问题,比如抢购,比如热剧,比如超大型直播间等;尤其是很多热点具备“突发性”的特点,事先并不知晓,冲击随时可达。Redis增强版的性能增强实例具备单key在O(1)操作40~45w ops的服务能力和极强的抗冲击能力,单机主备版就足够应对一场中大型的秒杀活动!同时如果用户没有大key,增强性能集群版能够近乎赋予用户千万甚至几千万OPS的服务能力,这也是Tair作为阿里重器,支持每次平稳渡过双11购物节秒杀的关键


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